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传统AI与生成式模型场景中，用户与服务提供方多构成“借用”或“租赁”关系，服务提供商牢牢掌握AI“所有权”。而OpenClaw的场景下，底层大模型所有权仍归属于平台，但调用工具本身归用户所有，二者形成类似法律上的借用关系或租赁关系——用户为“雇主”，OpenClaw为“雇员”，也可以说是“代理人”。这一关系重构彻底改变了风险逻辑。

在用户与OpenClaw的代理关系中，由于OpenClaw被赋予接管设备系统的权限，加上其自身具有自主行动能力，代理风险由此产生。用户向OpenClaw发出的指令通常不会很精确，此情况下如果发生在人类代理身上比较容易解决，因为人类代理通常会进一步追问被代理人，但是OpenClaw不会，它只会按照自己的理解行事。

OpenClaw的安全风险已经引起国家监管层面的高度关注。近期，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发出预警提示：监测发现OpenClaw开源AI智能体部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险，极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。平台建议，相关单位和用户在部署和应用OpenClaw时，应充分核查公网暴露情况、权限配置及凭证管理情况，关闭不必要的公网访问，完善身份认证、访问控制、数据加密和安全审计等安全机制，并持续关注官方安全公告和加固建议，防范潜在网络安全风险。

法律风险承担的原则是“谁控制谁承担”，这也是行为人为自己行为承担责任、被代理人为代理人行为承担责任、动物饲养人为动物行为承担责任的原因所在。传统AI应用呈中心式网络结构，大型平台作为“守门人”，承担着过滤安全风险的核心义务，因此绝大多数风险责任由平台承担，或由平台追责至开发者。而AI智能体涉及大模型与调用工具，虽大模型仍由平台控制，但调用工具(如OpenClaw)的实际控制权转移至用户，应用形态转变为分布式网络结构。这意味着平台无法掌控智能体的具体使用场景，控制能力弱化直接导致责任边界收缩。这预示着：未来，AI智能体应用产生的风险，或将更多由实际控制者即用户自身承担。

更复杂的是，用户虽向AI智能体发布指令，但后者的自主行为能力会弱化实际控制效果。由于AI智能体无生命、无财产，无法对自身损害承担责任，最终责任将落到“事实上无控制能力”的用户身上。同时，对OpenClaw而言，其技能插件多由社区开发者贡献，部分插件可能存在恶意代码或安全漏洞，用户在安装过程中难以完全甄别，这进一步加剧了责任承担的复杂性。

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